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因子vs.ALT加权指数——Low波动率或最小方差

什么是要素指数??

要素指数基本上被构造成反映特定因素的性能。同时加权或“智能贝塔广义的指数定义为偏离传统的市场资本化加权方法,因子指数狭义地集中于基于规则的方法传递因子暴露。另外,加权指数可能表现为偶然暴露于某些因素,但是这样的结果不是有意的或是受控的。

通过比较最小方差交替加权指数和低波动系数指数,可以更好地说明这种区别。两个指标的目标可能看起来相似,但每个指标的组成实际上非常不同。低波动性因子指数的唯一目的是反映低波动性股票的表现,因此将其组成部分仅限于这些证券。相比之下,备选的加权指数试图通过低波动性和高波动性股票的组合来降低总体基准波动性,这些股票彼此之间具有低相关性。

加权VS因子指标

资料来源:富时证券交易所。.

对于所有因素指数,索引构造是捕获预期因素暴露的关键。虽然因子加权指数可以被视为对给定因素的最精确暴露,这可能是以多样化和指数能力为代价的。方法论富时全球指数系列应用因子评分系统确定权重,同时也考虑多元化和指数能力。.

FTSE最近推出了一系列因素指数,推出了FTSE RAFI Low波动指数序列.这些新指标使用简单,基于规则的方法选择低波动性股票,同时确保可投资性;周转率低,容量大。包括低波动性的股票,指数系列方法采用过滤器,以避免昂贵的低波动性股票,是高度多样化的行业部门和国家。

随着投资者越来越多地将因素指数视为风险溢价的来源,FTSE致力于提供教育和资源。

2015伦敦证券交易所集团公司。.

伦敦证券交易所集团公司包括富时国际有限公司(“富时“)法兰克罗素公司(“罗素“)MTS下一个有限公司(“MTS“)和富时TMX全球债务资本市场公司(“富时TMX)版权所有。.

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过去的表现不能保证未来的结果。图表和图形只提供说明性的目的。所示的指数收益率可能不代表可投资资产实际交易的结果。所示的某些回报可以反映回测性能。在索引开始日期之前的所有性能都是测试后的性能。回测性能不是实际性能,但这是假设的。反向测试计算基于与该指数正式启动时有效的方法相同的方法。然而,后测数据可以反映后见之明的索引方法的应用,指数的历史计算可以基于对指数计算中使用的基本经济数据的修正而逐月变化。.

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